协程与持续vs发电机
协程和延续与发生器有什么区别？
我会从发电机开始，看他们是最简单的情况。 正如@zvolkov所提到的，它们是可以在不返回的情况下重复调用的函数/对象，但是当被调用时会返回（产生）一个值，然后暂停执行。 当他们再次被调用时，他们将从他们上次暂停执行的地方启动，并再次执行他们的事情。
发生器本质上是一个削减（不对称）协程。 协程和发生器之间的区别在于，协程在初始调用之后可以接受参数，而发生器不能。
用一个简单的例子来说明你使用协程的过程有点困难，但这是我最好的尝试。 以此（构成）Python代码为例。
def my_coroutine_body(*args): while True: # Do some funky stuff *args = yield value_im_returning # Do some more funky stuff my_coro = make_coroutine(my_coroutine_body) x = 0 while True: # The coroutine does some funky stuff to x, and returns a new value. x = my_coro(x) print x 使用协程的例子是词法分析器和parsing器。 如果没有语言中的协程或者不知何故模拟，即使它们真的是两个不同的问题，也需要混合在一起。 但是使用协程，你可以分离出lexing和parsing代码。
（我将会研究对称和不对称协程之间的区别，只要说它们是等价的，就可以从一个转换到另一个，而非对称协程（最类似于发生器）是更容易理解，我正在概述如何在Python中实现非对称协程）。
延续是非常简单的野兽。 它们都是代表程序中另一个点的函数，如果你调用它，会导致执行自动切换到函数表示的点。 你甚至没有意识到它们每天都使用非常有限的版本。 例如，例外可以被认为是一种内外延续。 我会给你一个基于Python的延续伪代码的例子。
说Python有一个叫做callcc()的函数，这个函数有两个参数，第一个是一个函数，第二个是调用它的参数列表。 对这个函数的唯一限制就是最后一个参数是一个函数（这将是我们目前的延续）。
def foo(x, y, cc): cc(max(x, y)) biggest = callcc(foo, [23, 42]) print biggest
会发生什么情况是callcc()会依次调用foo()和当前的继续（ cc ），即引用callcc()被调用的程序中的一个点。 当foo()调用当前延续时，它基本上与告诉callcc（）返回当前延续的值一样，当它返回时，它将堆栈回滚到当前延续创build的位置即，当你调用callcc() 。
所有这一切的结果是，我们假设的Python变体将打印“42”。
我希望有所帮助，而且我相信我的解释可以在很大程度上得到改善！
协程是几个轮stream工作的程序之一，然后停下来控制组中的其他协程。
Continuation是一个“指向一个函数的指针”，你传递给某个过程，在该过程完成时被执行（“继续”）。
生成器（.NET）是一种语言结构，可以吐出一个值，“暂停”执行该方法，然后在询问下一个值时从同一点开始。
在较新版本的Python中，可以使用generator.send()将值发送给发生器，这使得Python发生器能够有效地进行协同处理。
python发生器，和其他发电机，如greenlet，之间的主要区别是，在Python中，您的yield value只能返回给调用者。 在greenlet中， target.switch(value)可以带你到一个特定的目标协程并产生一个target将继续运行的值。
